# 实时计算 Flink版 #
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Kafka与Flink：构建高性能实时数据处理系统的实践指南
Apache Kafka 和 Apache Flink 的结合为构建高性能的实时数据处理系统提供了坚实的基础。通过合理的架构设计和参数配置，可以实现低延迟、高吞吐量的数据流处理。无论是在电商、金融、物流还是其他行业，这种组合都能为企业带来巨大的价值。
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台
本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台，Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策，Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台，支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
SpringBoot 通过集成 Flink CDC 来实时追踪 MySql 数据变动
通过详细的步骤和示例代码，您可以在 SpringBoot 项目中成功集成 Flink CDC，并实时追踪 MySQL 数据库的变动。
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10分钟入门Flink--架构和原理
相信你读完上一节的[《10分钟入门Flink--了解Flink》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3OTA2MDQyOQ==&mid=2247483800&idx=1&sn=bcba92c8bc5081ec481f0ec01926ce26&chksm=eb4ccb3adc3b422cbae3bc577525f8611bcbb76b5ac4e5d395d5ee85f26897e27846b68bc4b8&token=2145213332&lang=zh_CN#rd)对Flink已经有初步了解了。这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇，本篇主要内容是
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